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听说，大家都在梭后训练？最佳指南来了
大模型时代，Scaling Law 边际效益递减，业界转向后训练。《Post-training 101》博客可助初学者入门，涵盖从预训练到指令微调、SFT 原理、多种强化学习技术及模型评测方法等内容。
FACTS 基准测试套件问世，用于评估大型语言模型的事实准确性
FACTS 基准测试套件由 FACTS 团队与 Kaggle 联合开发，基于原 FACTS Grounding Benchmark 增加三个新基准，可从四个维度评估大模型事实性。初步结果显示进展与挑战并存，多模态成难题。
全球AI算力大战变天！十万卡算力集群爆表，国产IB真香？
大模型竞赛进入万卡、十万卡时代，网络取代算力成新瓶颈。过去RoCE因成本优势受青睐，但集群规模扩大后运维复杂。IB架构以其稳定性迎来价值重估，国产IB方案突破或改变技术路线选择。
Sam Altman：超级智能近在眼前！OpenAI官方13页蓝图引爆海外社区
OpenAI CEO Sam Altman 在 Axios 采访中称超级人工智能到来比预期快，社会需新契约管理。OpenAI 提出‘智能时代的产业政策’，含设公共财富基金、征机器人税等提案，还谈到下一代大模型。
多模型共享 GPU 内存，Berkeley 开源新工具
GPU内存利用率低是大模型部署痛点，伯克利Sky Computing Lab团队开源kvcached工具，通过虚拟化技术让多模型共享显存。它引入虚拟内存概念，按需分配，测试显示能提升效率，安装简单、兼容性好。
医学领域也有世界模型了：精准模拟肿瘤演化，还能规划治疗方案
来自多机构学者联合提出医学世界模型（MeWM），赋予AI“预演”疾病发展的能力。它能模拟肿瘤演化，为个性化治疗提供辅助，有肿瘤演变模拟、生存风险预知和临床决策闭环三大核心功能。
【GitHub 10.9k star】DeepCode：把论文和需求文档“一键变代码”的多智能体开发神器，真能干掉手写样板？
DeepCode 是香港大学开源的多智能体开发平台，支持将论文、需求文档等转化为生产级代码。它能解决论文复现、原型开发等痛点，有多项特色功能，在性能对比中领先，适用于多类场景。
充分激发模态协作，MokA量身打造MLLM微调新范式
当下多模态大模型微调多「照搬」单模态微调策略，忽视模态差异。中国人民大学和上海人工智能实验室团队提出 MokA 方法，兼顾单模态与跨模态建模，在多基座、多场景实验中显著提升性能。
DeepSeek刚解决了AI视觉最后一块拼图：极低成本+精准视觉定位，AI接管电脑已无死角
DeepSeek放出新论文《Thinking with Visual Primitives》，解决多模态大模型中长期被忽视的“说不清位置”问题。提出将空间标记作为“最小思维单元”插入推理链条的方案，在多个任务上达前沿水平，但也存在精度、触发机制和泛化能力等局限。
打破确定性魔咒！北航团队提出VBF++：用“不确定性建模”刷新多模态视频推荐 SOTA
北京航空航天大学和北京邮电大学联合提出VBF++框架，将多模态融合从“点估计”升级为“分布建模”。它由上下文感知先验、推荐引导的对抗优化和元学习三大组件构成，在多个数据集上刷新SOTA。